我有这个数据集，我必须在给定客户第一笔订单的情况下，预测客户是否会发出第二笔订单；如果是，那么客户在第一笔订单后的几天内会再发出第二笔订单？在培训数据中，如果客户不下订单，则标签为N（表示无订单），如果客户在180天后下订单，则标签为L（表示长）。如果第二阶介于0到180天之间，则其标签为第一阶和第二阶之间的天数（例如13,27、45、60、135等）。我必须准确预测确切客户将下订单的天数，或者（180天后，N-无订单和L-订单）。功能仅为1和0，包含646列（稀疏数据）。
首先我很困惑这是什么问题，似乎是分类和回归问题的混合体。首先我必须对它属于N，L还是介于0-180天之间进行分类。在0-180天之间，我必须预测确切的天数，客户将再次下订单。如果我认为正确的话，我应该怎么做。欢迎其他建议。
PS：有7474行和646列包含稀疏数据，分别为0和1
答案 0 :(得分：0)
就个人而言，我将首先进行简单的分类。 在这种情况下，您尝试“淘汰”长期/无购买客户的短期重新订购。
请确保您在这些类别中的分配合理，以获得不错的结果。
然后，您可以开始查看仅具有特定日期的数据，然后对该子集执行回归。
关于维度的稀疏性，您可以尝试使用诸如PCA或LDA的降维方法，以更好地表示数据，而不浪费不必要的资源（例如，您还可以使用嵌入层）。